home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #16 / NN_1992_16.iso / spool / comp / ai / neuraln / 2941 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1992-07-25  |  2.3 KB  |  51 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!sol.ctr.columbia.edu!destroyer!ubc-cs!unixg.ubc.ca!kakwa.ucs.ualberta.ca!alberta!arms
  3. From: arms@cs.UAlberta.CA (Bill Armstrong)
  4. Subject: Re: Neural Nets and Brains
  5. Message-ID: <arms.712027061@spedden>
  6. Sender: news@cs.UAlberta.CA (News Administrator)
  7. Nntp-Posting-Host: spedden.cs.ualberta.ca
  8. Organization: University of Alberta, Edmonton, Canada
  9. References: <arms.711986585@spedden> <1992Jul24.164544.11876@cs.ucf.edu>
  10. Date: Sat, 25 Jul 1992 01:17:41 GMT
  11. Lines: 38
  12.  
  13. clarke@acme.ucf.edu (Thomas Clarke) writes:
  14.  
  15. >In article <arms.711986585@spedden> arms@cs.UAlberta.CA (Bill Armstrong)  
  16. >writes:
  17. >> ....  My point
  18. >> was that BP nets use continuous signals and the brain doesn't -- an
  19. >> obvious very significant difference.  I was asking why people would
  20. >> expect to understand the brain by studying a system (BP) that is
  21. >> *different* at the most basic level of signalling.
  22. >> 
  23. >> Don't you agree that if the brain works on 0-1 signals, then to study
  24. >> the brain one could beneficially look at logical systems? 
  25.  
  26. >I believe the brain may well use continuous or analog signals.
  27.  
  28. >While individual neuron action potentials are on or off, they 
  29. >often occcur in trains of varying frequency.  The time-density of 
  30. >action potentials then forms an analog or continuous variable 
  31. >that may be processed in much the same way as a BP network.  
  32.  
  33. >In fact, if you posit a central clock in the brain, the phase of 
  34. >the action potentials with respect to the clock provide another 
  35. >possibility for a continuous variable.  Indeed, both phase and 
  36. >density could work together to make the brain a 
  37. >complex-valued neural network :-)  
  38.  
  39. Thank you.  A nice explanation.  Unfortunately, taking phase and
  40. density of pulses into account makes for quite a complex, non-linear
  41. system (refractory periods, neurotransmitter release and uptake,...).
  42. If the brain works that way, then the simple multiply-add
  43. accumulations of backprop are over-simplified, aren't they?  Then
  44. maybe both backprop and ALNs are useless for the purposes of brain
  45. modelling.
  46. --
  47. ***************************************************
  48. Prof. William W. Armstrong, Computing Science Dept.
  49. University of Alberta; Edmonton, Alberta, Canada T6G 2H1
  50. arms@cs.ualberta.ca Tel(403)492 2374 FAX 492 1071
  51.